智能主体技术优秀PPT.ppt

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1、第第7章章 智能主体技术智能主体技术 第第7章章 智能主体技术智能主体技术 71 智能主体的基本学问智能主体的基本学问711 概念、分类与特点概念、分类与特点712 智能主体的探讨学派和编程语言智能主体的探讨学派和编程语言713 智能主体的基本结构智能主体的基本结构714 智能主体的工作机制智能主体的工作机制715 智能主体技术的应用智能主体技术的应用72 多智能主体系统多智能主体系统721 多智能主体系统的基本概念多智能主体系统的基本概念722 多智能主体系统的体系结构多智能主体系统的体系结构72.3 多智能主体的智能协同多智能主体的智能协同 第第7章章 智能主体技术智能主体技术 第第7章章

2、 智能主体技术智能主体技术73 移动智能主体移动智能主体731 移动智能主体的基本概念移动智能主体的基本概念732 移动智能主体的基本结构移动智能主体的基本结构733 移动智能主体的技术实现移动智能主体的技术实现734 移动智能主体的标准化状况移动智能主体的标准化状况 第第7章章 智能主体技术智能主体技术 71 智能主体的基本学问智能主体的基本学问1 1智能主体的基本概念智能主体的基本概念 智能主体的英文为智能主体的英文为agentagent，也可译成主体、，也可译成主体、代理、智体等。代理、智体等。广义的广义的AgentAgent是指任何独立的能够思想并可是指任何独立的能够思想并可以同环境交

3、互的实体，包括人类、物理世界中以同环境交互的实体，包括人类、物理世界中的移动机器人和信息世界中的软件机器人。狭的移动机器人和信息世界中的软件机器人。狭义的义的AgentAgent则专指信息世界中的软件实体。则专指信息世界中的软件实体。Agent Agent是具有技能的个体，是有自主的程序。是具有技能的个体，是有自主的程序。7.1.1 概念、分类与特点概念、分类与特点第第7章章 智能主体技术智能主体技术 1智能主体的基本概念智能主体的基本概念agent是指在确定环境下自主运行，包含信念、承诺、义务、意图等精神状态的智能硬件实体或软件实体。agent可以是智能软件、智能设备、智能机器人或智能计算机

4、系统等，甚至也可以是人。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 agent agent软件的主要作用是供应一种易于理软件的主要作用是供应一种易于理解和运用的操作界面，接受用户的指令、代解和运用的操作界面，接受用户的指令、代替用户完成某些困难繁琐的工作或为用户供替用户完成某些困难繁琐的工作或为用户供应帮助，实现从应帮助，实现从“人找信息人找信息”到到“信息找人信息找人”。agent agent的内部状态是心智状态，如学问、的内部状态是心智状态，如学问、信念、实力、承诺、目标等。信念、实力、承诺、目标等。agent agent之间的消息传递是基于语言动作的之间的消息传递是基于语言动作的通信原语，如通

5、知、恳求、承诺、拒绝等。通信原语，如通知、恳求、承诺、拒绝等。1智能主体的基本概念智能主体的基本概念第第7章章 智能主体技术智能主体技术 agentagent系统系统可分为单可分为单agentagent系统和多系统和多agentagent系统，智能系统，智能agentagent（IAIA，Intelligent Intelligent AgentAgent）和软件）和软件agentagent。单单agentagent系统中系统中agentagent可分为本地可分为本地agentagent和网络和网络agentagent；多；多agentagent系统中系统中agentagent可可分为基于分布

6、式分为基于分布式AIAI的的agentagent与移动与移动agentagent。2智能主体的分类智能主体的分类第第7章章 智能主体技术智能主体技术 依据功能划分，依据功能划分，agentagent可分为信息可分为信息agentagent、用户接口、用户接口agentagent、任务、任务agentagent、IAIA、软、软件件agentagent。依据属性划分，。依据属性划分，agentagent可分为反应可分为反应agentagent、审慎、审慎agentagent、合作、合作agentagent、混合、混合agentagent。依据行为方式划分，依据行为方式划分，agentagent可

7、分为自可分为自主主agentagent、多重、多重agentagent、助手、助手agentagent。依据是否可移动划分，依据是否可移动划分，agentagent可分为可分为静态静态agentagent、MAMA。2智能主体的分类智能主体的分类第第7章章 智能主体技术智能主体技术 代理性。代理性。agentagent能代表他人。能代表他人。自治性。自治性。IAIA应当是一个独立自主的计应当是一个独立自主的计算实体。算实体。主动性。主动性。agentagent能遵循承诺实行主动能遵循承诺实行主动行动。行动。反应性。反应性。agentagent能感知所处的环境。能感知所处的环境。社会性。它们可以

8、跟所社会性。它们可以跟所agentagent的用户、的用户、资源以及其他资源以及其他agentagent进行通信沟通。进行通信沟通。智能性。智能性。agentagent具有确定层次上的智具有确定层次上的智能。能。3智能主体的特点智能主体的特点第第7章章 智能主体技术智能主体技术 社社交交性性、可可移移动动性性、代代理理性性、主主动动性性、理理智智性性、推推理理性性、不不行行预预知知性性、时时间间连连续续性性、特特性性化化、透透亮亮性性、协协调调性性、协协作作性性、诚诚恳恳性性、听从性、竞争性、坚实性、可信任性等。听从性、竞争性、坚实性、可信任性等。4智能主体的属性智能主体的属性第第7章章 智能

9、主体技术智能主体技术 712 智能主体的探讨学派和编程语言智能主体的探讨学派和编程语言 1Agent的探讨学派的探讨学派 Agent学派：其主要关注的问题是如何解学派：其主要关注的问题是如何解决那些可以自然地对应到多自治决那些可以自然地对应到多自治Agent交互交互的分布式问题。的分布式问题。用户接口学派：主要关注的问题是将用户接口学派：主要关注的问题是将Agent应用于用户接口设计。接受主动行为，应用于用户接口设计。接受主动行为，并实行更为协作性的协助行为的应用来帮并实行更为协作性的协助行为的应用来帮助完成用户的任务。如助完成用户的任务。如Office助手。助手。MA学派：主要关注于学派：主

10、要关注于MA，也就是说，也就是说，编写那种能执行移动指令的代码，能在网编写那种能执行移动指令的代码，能在网络中移动程序本身和它的状态。络中移动程序本身和它的状态。机器人探讨学派：把留意力集中在自治机器人探讨学派：把留意力集中在自治性的、能进行决策的机器人系统上。性的、能进行决策的机器人系统上。第第7章章 智能主体技术智能主体技术（1）agent编程语言编程语言 工具吩咐语言（工具吩咐语言（TCL，Tool Command Language）。）。一种脚本语言，一种脚本语言，TCL用来进行快速原型用来进行快速原型开发和图形用户界面的开发。开发和图形用户界面的开发。Safe-TCL是运行是运行ag

11、ent的扩展。的扩展。因特网因特网agent过程语言，专用来建立能过程语言，专用来建立能在因特网上运行的多在因特网上运行的多agent系统。系统。3 支持支持agent 概念的重要编程语言概念的重要编程语言第第7章章 智能主体技术智能主体技术 1 1）典型）典型agentagent通信语言有通信语言有KQMLKQML。2 2）学问询问和操纵语言（）学问询问和操纵语言（KQMLKQML，Knowledge Query and Manipulation Knowledge Query and Manipulation LanguageLanguage）是一种用于交换信息和学问的语言）是一种用于交换

12、信息和学问的语言和协议。和协议。主要行为原语有：主要行为原语有：基本操作原语；基本操作原语；基基于学问数据库的操作原语；于学问数据库的操作原语；基本响应原语；基本响应原语；基本查询原语；基本查询原语；实力宣告原语；实力宣告原语；网络操网络操作原语；作原语；协调操作原语。协调操作原语。（2）agent通信语言（通信语言（ACL，Agent Communication Language）第第7章章 智能主体技术智能主体技术 agentagent内内容容语语言言包包括括学学问问交交换换格格式式（KIFKIF，Knowledge Knowledge Interchange Interchange Fo

13、rmatFormat）、）、SGMLSGML、XMLXML。（3）agent内容语言内容语言第第7章章 智能主体技术智能主体技术 3开发语言开发语言目前适合于目前适合于Agent系统开发的语言主要包括：系统开发的语言主要包括：面对面对Agent的编程语言，典型例子有的编程语言，典型例子有Agent0、Placa、GOLOG、AOPLID；面对对象语言，典型例子有面对对象语言，典型例子有Java、C+、Smalltalk；Script语言，典型例子有语言，典型例子有TCL/TK、Safe-TCL、Safe-Tk、Telescript、Python、Obliq、April、Schema-48；其他

14、语言；典型例子有其他语言；典型例子有Actors、RTA/ABLE。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 713 智能主体的基本结构智能主体的基本结构感知模块感知模块处理模块处理模块控制模块控制模块执行模块执行模块方法集方法集通通信信模模块块其他其他AgentAgentAgentAgent图图7-1 7-1 智能主体基本结构模型智能主体基本结构模型第第7章章 智能主体技术智能主体技术 该体系体系结构的特点是构的特点是agentagent中包含了世界中包含了世界显式表示的、符式表示的、符号的模型，并且其决策是通号的模型，并且其决策是通过逻辑推理、推理、规划、划、协商、模式匹商、模式匹配和符号操作

15、得出的。配和符号操作得出的。agent agent的心智状的心智状态为agentagent如何行如何行动供供应了一种了一种说明，心智明，心智状状态的主要因素有的主要因素有认知（信念、学知（信念、学习、学、学问等）、情感（愿望、等）、情感（愿望、偏好、偏好、爱好等）、意向（目好等）、意向（目标、意、意图、规划、承划、承诺等）。等）。1.思索型体系结构思索型体系结构作用决策作用决策信息融合信息融合规划规划执行器执行器感知器感知器环境环境知识库知识库目标目标状态状态图图7-2 7-2 思考型智能主体结构思考型智能主体结构AgentAgent第第7章章 智能主体技术智能主体技术 反应式反应式agent

16、agent接受的是一种刺激接受的是一种刺激/响应的活动模响应的活动模型，其特点是型，其特点是agentagent中包含了感知内外部状态变更的中包含了感知内外部状态变更的感知器。感知器。它的基本思想是：当它的基本思想是：当agentagent的内部和外部环境符的内部和外部环境符合某种预先设定的条件时，它就作出相应的行为。合某种预先设定的条件时，它就作出相应的行为。2.反应式体系结构反应式体系结构条件条件作用规则作用规则作用决策作用决策世界现状世界现状执行器执行器环境环境传感器传感器AgentAgent图图7-3 7-3 反应型智能主体结构反应型智能主体结构第第7章章 智能主体技术智能主体技术 3

17、.跟踪型跟踪型Agent 跟踪型跟踪型Agent是一种具有内部状态的反应型是一种具有内部状态的反应型Agent，其结构图如图，其结构图如图7-4所示。该结构表示了现有的感所示。该结构表示了现有的感知信息如何与原有的内部状态相结合以产生现有知信息如何与原有的内部状态相结合以产生现有状态的更新描述。通过找到一个条件与现有环境状态的更新描述。通过找到一个条件与现有环境匹配的规则进行工作，然后执行与规则相关的作匹配的规则进行工作，然后执行与规则相关的作用。用。AgentAgent作用决策作用决策世界现状世界现状执行器执行器传感器传感器环境环境条件条件作作用规则用规则图图7-4 7-4 跟踪型智能主体结

18、构跟踪型智能主体结构AgentAgent影响影响世界信息世界信息世界发展世界发展AgentAgent信息信息原有内原有内部状态部状态第第7章章 智能主体技术智能主体技术 4.基于目标的基于目标的Agent基于目标的基于目标的Agent在实现目标方面比反应型在实现目标方面比反应型Agent更敏捷，只要指定新的目标，就能够更敏捷，只要指定新的目标，就能够产生新的作用。图产生新的作用。图7-5表示了基于目标的表示了基于目标的Agent结构。结构。作用作用决策决策作用对世作用对世界的影响界的影响执行器执行器传感器传感器环境环境目标目标AgentAgent图图7-5 7-5 基于目标的智能主体结构基于目

19、标的智能主体结构AgentAgent影响影响世界信息世界信息世界发展世界发展AgentAgent信息信息原有内原有内部状态部状态世界世界现状现状第第7章章 智能主体技术智能主体技术 5.基于效果的基于效果的Agent效果是一种把状态映射到实数的函数，该函数描述了相关效果是一种把状态映射到实数的函数，该函数描述了相关的满足程度。第一，当的满足程度。第一，当Agent只有一些目标可以实现时，只有一些目标可以实现时，效果函数指定合适的目标。其次，当效果函数指定合适的目标。其次，当Agent存在多个目标存在多个目标而不知哪一个确定能够实现时，效果而不知哪一个确定能够实现时，效果(函数函数)供应了一种依

20、供应了一种依据目标的重要性来估计成功可能性的方法。图据目标的重要性来估计成功可能性的方法。图7-6给出一给出一个完整的基于效果的个完整的基于效果的Agent结构。结构。图图7-6 7-6 基于效果的智能主体结构基于效果的智能主体结构AgentAgent作用作用决策决策执行器执行器传感器传感器环境环境世界世界现状现状作用对世作用对世界的影响界的影响满意满意程度程度效果效果AgentAgent影响影响世界信息世界信息世界发展世界发展AgentAgent信息信息原有内原有内部状态部状态第第7章章 智能主体技术智能主体技术 6.混合型混合型Agent混合型混合型Agent就是在一个就是在一个Agent

21、内组合多种相内组合多种相对独立和并行执行的智能形态，其结构包对独立和并行执行的智能形态，其结构包括感知、动作、反应、建模、规划、通信括感知、动作、反应、建模、规划、通信和决策等模块，如图和决策等模块，如图7-7所示。所示。AgentAgent预测预测请求请求/答应信息答应信息协作与协商协作与协商动作动作紧急和紧急和简单情况简单情况一般一般情况情况图图7-7 7-7 混合型智能主体结构混合型智能主体结构其他其他AgentAgent环境环境建模建模决策生成决策生成通信通信规划规划执行器执行器感知器感知器反射反射第第7章章 智能主体技术智能主体技术 714 智能主体的工作机制智能主体的工作机制Age

22、nt的工作机制可用图的工作机制可用图7-8来进行描述。当一个来进行描述。当一个Agent启动时，启动时，Agent资源管理器为它创建必要的资源管理器为它创建必要的引擎和适配器连接。假如引擎和适配器连接。假如Agent所需的一些适配器所需的一些适配器和引擎是由其它独立系统运行的，和引擎是由其它独立系统运行的，Agent资源管理资源管理器要确认它们都已经启动了。器要确认它们都已经启动了。检测到事件检测到事件适配器适配器传感器传感器启动启动AgentAgent资源管理器资源管理器效应器效应器反馈反馈完成功能完成功能引擎引擎(包括推理包括推理和执行和执行)启动启动图图7-8 7-8 智能主体的工作机制

23、智能主体的工作机制第第7章章 智能主体技术智能主体技术 715 智能主体技术的应用智能主体技术的应用 1 1AgentAgent在网络上的应用在网络上的应用 智能搜寻智能搜寻AgentAgent 网络信息收集的智能化。网络信息收集的智能化。网络信息处理的智能化。网络信息处理的智能化。网络信息检索的智能化。网络信息检索的智能化。网络信息检索服务的特性化。网络信息检索服务的特性化。网络管理网络管理 网上远程教化网上远程教化 网上协同工作网上协同工作 远程故障诊断和维护远程故障诊断和维护第第7章章 智能主体技术智能主体技术 2Agent技术在数字图书馆的应用技术在数字图书馆的应用 利用利用Agent

24、技术能保证数字图书馆的网络信息资技术能保证数字图书馆的网络信息资源建设。利用源建设。利用Agent技术的智能搜寻引擎对因特网技术的智能搜寻引擎对因特网信息进行搜寻、分析、过滤、优先分级和整合的信息进行搜寻、分析、过滤、优先分级和整合的方法，形成有自己特色的数字资源方法，形成有自己特色的数字资源 可以对数字图书馆的信息数据库进行可以对数字图书馆的信息数据库进行Agent。Agent能够连续监控信息数据库表的剩余空间并与能够连续监控信息数据库表的剩余空间并与预定义的预定义的IKK值比较。值比较。利用利用Agent技术可以查找到自己所需的信息。用技术可以查找到自己所需的信息。用户可以更便利地利用户可

25、以更便利地利用Agent技术检索馆藏特色资源，技术检索馆藏特色资源，同时也可以把检索结果补充到数字图书馆中，成同时也可以把检索结果补充到数字图书馆中，成为馆藏信息资源的一部分。为馆藏信息资源的一部分。数字图书馆利用数字图书馆利用Agent技术为用户供应主动的、技术为用户供应主动的、特性化信息服务。特性化信息服务。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 3信息服务信息服务 解惑，为用户解答与网络信息资源有关的问题。解惑，为用户解答与网络信息资源有关的问题。过滤，依据用户的要求，从网上大量的信息中过滤，依据用户的要求，从网上大量的信息中筛选出符合条件的信息，并以不同级别（全文、筛选出符合条件的信息，

26、并以不同级别（全文、具体摘要、简洁摘要、标题等）呈现给用户。具体摘要、简洁摘要、标题等）呈现给用户。整理，有效地帮助用户把已经下载的信息分门整理，有效地帮助用户把已经下载的信息分门别类地组织起来。别类地组织起来。发觉，从大量的公共原始数据中筛选和提炼出发觉，从大量的公共原始数据中筛选和提炼出有价值的信息，向用户发布。有价值的信息，向用户发布。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 4消遣与电子商务消遣与电子商务在网络消遣系统中引入在网络消遣系统中引入Agent，可增加消遣效果。，可增加消遣效果。特性化的节目点播服务。特性化的节目点播服务。游戏和虚拟现实中更加人性化的机器角色的设计，游戏和虚拟现实

27、中更加人性化的机器角色的设计，如决策的智能化（斗争或经济活动）、动作的人性如决策的智能化（斗争或经济活动）、动作的人性化（体育竞赛）和自然语言对话等。化（体育竞赛）和自然语言对话等。网络社交场合网络社交场合(如闲聊室如闲聊室)中用来招徕用户，或以假中用来招徕用户，或以假乱真的机器对话角色的设计等。乱真的机器对话角色的设计等。Agent可以帮助用户获得大量有用信息。它可通过可以帮助用户获得大量有用信息。它可通过Agent收集需求信息，帮助企业进行产品开发决策。收集需求信息，帮助企业进行产品开发决策。还可以通过还可以通过Agent找到合适的材料供应商与合适的产找到合适的材料供应商与合适的产品买主，

28、以求降低成本、提高效率。接受品买主，以求降低成本、提高效率。接受Agent系统系统后，可以帮助客户去网上查找所需的商品。后，可以帮助客户去网上查找所需的商品。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 5Agent应用存在的问题应用存在的问题 如何用如何用Agent作为人的作为人的Agent必需解决以下两个问题：必需解决以下两个问题：实力问题：实力问题：Agent如何获得必如何获得必要的学问，从而确定在何时、以什么方式帮助用户。要的学问，从而确定在何时、以什么方式帮助用户。信任问题：如何运用户信任信任问题：如何运用户信任Agent实行的自主行为。传统实行的自主行为。传统方法是：第一，由用户编程，定义

29、方法是：第一，由用户编程，定义Agent的思维和规则；的思维和规则；其次，基于学问库，利用学问库专家系统，接受机器学习其次，基于学问库，利用学问库专家系统，接受机器学习技术。技术。平安机制问题平安机制问题保证系统不受恶意保证系统不受恶意Agent的攻击，爱护合法的攻击，爱护合法Agent不受宿主不受宿主系统的非法侵害，爱护合法系统的非法侵害，爱护合法Agent不受其它不受其它Agent的攻击。的攻击。协作问题协作问题如何将松耦合的多个如何将松耦合的多个Agent进行最佳的协调工作也是急待进行最佳的协调工作也是急待探讨的课题之一。探讨的课题之一。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 72 多智能

30、主体系统多智能主体系统 7 72 21 1 多智能主体系统的基本概念多智能主体系统的基本概念 多多AgentAgent系统系统(MAS)(MAS)不仅探讨单个不仅探讨单个AgentAgent困难的体系结构以及困难的体系结构以及 Agent Agent之间的简之间的简洁交互，而且探讨大量相对简洁的洁交互，而且探讨大量相对简洁的AgentAgent之间的困难交互，如何协调工作，之间的困难交互，如何协调工作，建立困难的社会模型，以完成单个建立困难的社会模型，以完成单个AgentAgent无法完成的任务。无法完成的任务。基于分布式人工智能基于分布式人工智能(DAI)(DAI)的多的多AgentAgen

31、t系统主要关切各自主系统主要关切各自主AgentAgent间的合作，间的合作，相互协调它们的学问、目标、和支配相互协调它们的学问、目标、和支配等。等。DAIDAI的的AgentAgent应用范围很广，如分应用范围很广，如分布式车辆监测、自然语言分析、运输布式车辆监测、自然语言分析、运输规划、电信管理。规划、电信管理。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 1.多多Agent系统的特征系统的特征 多多Agent系统具有如下特征：系统具有如下特征：每个每个Agent拥有解决问题的不完全的拥有解决问题的不完全的信息或实力；信息或实力；没有系统全局限制；没有系统全局限制；数据是分散的；数据是分散的；计算

32、是异步的。计算是异步的。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 2多多Agent的分类的分类 协作式多协作式多Agent系统系统(CMAS)这种系统的设计目的只是为彼此之间共享资源，这种系统的设计目的只是为彼此之间共享资源，提高整个系统的性能，而不针对单个提高整个系统的性能，而不针对单个Agent。因此。因此这样的这样的Agent间可被认为协作关系。间可被认为协作关系。自利益多自利益多Agent系统系统(SMAS)在一个在一个SMAS中，每个中，每个Agent的目标都是扩大自身的目标都是扩大自身利益，虽然也试图与其他利益，虽然也试图与其他Agent达成一样。这些达成一样。这些Agent是代表某个

33、用户，而不是整体的一部分进行是代表某个用户，而不是整体的一部分进行工作。彼此之间存在竞争或无协作并有可能表示工作。彼此之间存在竞争或无协作并有可能表示相斥的关系。相斥的关系。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 3多多Agent系统的优点系统的优点 任务的分布。任务的分布。快速求解问题。快速求解问题。削减通信流量。削减通信流量。增加敏捷性。增加敏捷性。增加牢靠性。增加牢靠性。任务分担。任务分担。可扩展性。可扩展性。有效协商。有效协商。动态环境配置。动态环境配置。易于与传统软件集成。易于与传统软件集成。个人化。个人化。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 722 多智能主体系统的体系结构多智能主

34、体系统的体系结构 知识多知识多AgentAgent知识多知识多AgentAgent领域专家领域专家领域专家领域专家接口多接口多AgentAgent某领域原有某领域原有的专家系统的专家系统因因特特网网功能多功能多AgentAgent功能多功能多AgenttAgentt功能多功能多AgentAgent系统信息系统信息数据库数据库用户用户图图7-9 7-9 一种基于多智能主体的知识管理系统的体系结构一种基于多智能主体的知识管理系统的体系结构第第7章章 智能主体技术智能主体技术 功能多功能多Agent 具有以下功能：具有以下功能：能在相关的一个或多个学问能在相关的一个或多个学问Agent的支持下自主地

35、完成的支持下自主地完成特定应用领域中某个阶段或某个部分的预料功能。特定应用领域中某个阶段或某个部分的预料功能。预料时与用户通过预料时与用户通过Web页面方式进行人机对话，接受页面方式进行人机对话，接受用户的问题，并从用户那里获得有关的一些信息。用户的问题，并从用户那里获得有关的一些信息。功能功能Agent从系统数据库中获得全部学问从系统数据库中获得全部学问Agent和接口和接口Agent的名称地址和相应的功能说明。的名称地址和相应的功能说明。功能功能Agent可以激活其他的功能可以激活其他的功能Agent以获得它们相应以获得它们相应的功能支持。的功能支持。功能功能Agent具有自学习功能，对预

36、料任务及相应的学问具有自学习功能，对预料任务及相应的学问Agent或接口或接口Agent的返回学习和最终答案都存入它的学问的返回学习和最终答案都存入它的学问库中。库中。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 学问多学问多Agent 学问多学问多Agent具有以下功能具有以下功能:各个学问各个学问Agent在系统中是负责某一领域学问的处理。在系统中是负责某一领域学问的处理。例如，在构建一个基于多例如，在构建一个基于多Agent的农业专家系统时，可以的农业专家系统时，可以考虑在农科院校的局域网中放置栽培专家、施肥专家的学考虑在农科院校的局域网中放置栽培专家、施肥专家的学问。问。各个学问各个学问Age

37、nt依据自己的领域范围和实力确定是否依据自己的领域范围和实力确定是否接受功能接受功能Agent安排的任务或确定接受预料任务的哪一部安排的任务或确定接受预料任务的哪一部分。分。各个学问各个学问Agent在对相关领域的学问处理方面，将依在对相关领域的学问处理方面，将依据不同领域的特点，实行不同的学问处理方法和不同的组据不同领域的特点，实行不同的学问处理方法和不同的组织存储方式。织存储方式。各个学问各个学问Agent同时也具有人机对话的功能。同时也具有人机对话的功能。学问学问Agent具有通信功能。具有通信功能。学问学问Agent的添加和删除都可以通过在系统信息数据的添加和删除都可以通过在系统信息数

38、据库中进行登记和注销来完成。库中进行登记和注销来完成。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 接口多接口多Agent 接口接口Agent的设置主要是为了利用己有的各领域的的设置主要是为了利用己有的各领域的专家系统，通过基于专家系统，通过基于KQML语言的通信方式与其它语言的通信方式与其它Agent进行交互，实现协作。进行交互，实现协作。在系统中，每个在系统中，每个Agent都可以与其它都可以与其它Agent进行合进行合作，利用多作，利用多Agent之间的有机合作可以实现定性与之间的有机合作可以实现定性与定量方法的综合集成。而随着该系统的不断运行，定量方法的综合集成。而随着该系统的不断运行，各个各

39、个Agent将不断地获得学问提高自已的实力，从将不断地获得学问提高自已的实力，从而使整体系统的智能程度和反应速度等性能得到而使整体系统的智能程度和反应速度等性能得到大大提高。大大提高。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 多多Agent的学问管理系统的层次结构分析的学问管理系统的层次结构分析 多Agent系统可以分为六个层次，如图7-10所示。操作系统与网络层供应了系统中各Agent进行协作和相互通信的基础条件。虚拟设备层供应了一个通用接口，并为Agent间的通信、并发限制以及任务排序供应支持。功能组件层供应了对象组件和功能组件。Agent逻辑层是Agent的实现，以及Agent的执行、协作等

40、操作。此层有着推理机和学习机，和自己的目标、信念、资源、行为实力等。概念层为用户接口供应Agent的描述工具或生成模板。应用层负责完成系统与用户之间的交互。操作系统与网络层操作系统与网络层应用层应用层虚拟设备层虚拟设备层功能组件层功能组件层智能主体逻辑层智能主体逻辑层概念层概念层图图7-10 7-10 多多AgentAgent系统系统的层次结构的层次结构 第第7章章 智能主体技术智能主体技术 72.3 多智能主体的智能协同多智能主体的智能协同1.1.底层交互模型底层交互模型多多Agent系统协作的过程就是信息传递的过程，图系统协作的过程就是信息传递的过程，图7-11展示展示了这样一个多了这样一

41、个多Agent系统的底层结构。主要包括四个部分：系统的底层结构。主要包括四个部分：交互，心智模块，观测机制和应用层。交互，心智模块，观测机制和应用层。AgentAgent交互语言交互语言心智状态模型心智状态模型对象请求对象请求AgentAgent应用层应用层AgentAgent交互语言交互语言心智状态模型心智状态模型对象请求对象请求AgentAgent应用层应用层公共产品公共产品数据模型数据模型图图7-11 7-11 系统交互的底层机制系统交互的底层机制Agent1Agent1Agent2Agent2第第7章章 智能主体技术智能主体技术 2.多多Agent系统的功能模型系统的功能模型 多多Ag

42、entAgent交互层交互层网络支持（信息流）网络支持（信息流）过程管理过程管理AgentAgent任务管理任务管理AgentAgent资源管理资源管理AgentAgent协同工具协同工具AgentAgent产品数据产品数据AgentAgent全域产品信息全域产品信息工具工具AgentAgent组组1 1工具工具AgentAgent组组2 2工具工具AgentAgent组组3 3工具工具AgentAgent组组n n图图7-12 7-12 网络协同设计原型系统的框架网络协同设计原型系统的框架第第7章章 智能主体技术智能主体技术 3.多多Agent系统的协作方法系统的协作方法 决策网络和递归建模

43、决策网络和递归建模 决策网络决策网络(又称为作用图又称为作用图)是决策问题的一种图学问表示，可以看做是是决策问题的一种图学问表示，可以看做是增加了决策节点和效益节点的增加了决策节点和效益节点的Bayes网络。网络。Markov对策对策 在在Markov对策中，每个对策中，每个Agent面临一个不同的面临一个不同的Markov决策过程，这些决策过程，这些Agent的的Markov决策过程通过它们的支付函数以及依靠于决策过程通过它们的支付函数以及依靠于Agent联合行为的联合行为的系统动态特性连接起来。系统动态特性连接起来。多多Agent学习方法学习方法 学习内容包括环境内的学习内容包括环境内的A

44、gent数、连接结构、数、连接结构、Agent间的通信类型、协间的通信类型、协调策略等。主要的学习方法包括假设行动、调策略等。主要的学习方法包括假设行动、Bayes学习和强化学习等。学习和强化学习等。决策树和对策树决策树和对策树 建立定义在扩展决策树上的信息集合和相应的行为函数，然后从形式建立定义在扩展决策树上的信息集合和相应的行为函数，然后从形式化的行为公理可以推导化的行为公理可以推导Agent每一步的行动。每一步的行动。对策树的一种重要形式是扩展形式对策的表达。树中每个节点表示一对策树的一种重要形式是扩展形式对策的表达。树中每个节点表示一个个Agent的执行步骤，一个节点的分支对应于节点表

45、示的的执行步骤，一个节点的分支对应于节点表示的Agent的可能行为，的可能行为，在树的末端节点指明白在树的末端节点指明白Agent的对策。的对策。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 4.多多Agent的协商技术的协商技术 协商协议协商协议 协商协议主要探讨协商协议主要探讨Agent通信语言的定义、表示、通信语言的定义、表示、处理和语义说明。处理和语义说明。协商策略协商策略 该策略用于该策略用于Agent决策及选择协商协议和通信消息，决策及选择协商协议和通信消息，包括一组与协商协议相对应的元级协商策略和策略包括一组与协商协议相对应的元级协商策略和策略的选择机制两部分内容。协商策略可分为破坏协商

46、、的选择机制两部分内容。协商策略可分为破坏协商、拖延协商、单方让步、协作协商、竞争协商五类。拖延协商、单方让步、协作协商、竞争协商五类。策略选择的一般方法是策略选择的一般方法是:考虑影响协商的多方面因素，考虑影响协商的多方面因素，给出适当的策略选择函数。给出适当的策略选择函数。协商处理协商处理协商处理包括协商算法和系统分析两方面。协商处协商处理包括协商算法和系统分析两方面。协商处理侧重描述和分析单个理侧重描述和分析单个Agent和多和多Agent协商的整体协商的整体协作行为和性能。协作行为和性能。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 5MAS中中Agent间的协调工作间的协调工作 组织式协调组

47、织式协调利用一种组织或层次结构组织协调。利用一种组织或层次结构组织协调。协调约定协调约定协约网络协议协约网络协议首先由一个充当管理者的首先由一个充当管理者的Agent发出招标通知，参与竞争发出招标通知，参与竞争的的Agent通过投标来回应，最终由管理者通过投标来回应，最终由管理者Agent选定一个最选定一个最合适的合适的Agent并与之并与之“签约签约”。多多Agent支配式协调支配式协调侧重于避开冲突发生。有两种类型的多侧重于避开冲突发生。有两种类型的多Agent支配，集中支配，集中式和分布式：式和分布式：Agent之间通过通信来建立并修改各自的支之间通过通信来建立并修改各自的支配，直至彼此

48、间消退冲突为止。配，直至彼此间消退冲突为止。法规协调法规协调即通过制定法规，实现诸如空中运输限制或城市交通领域即通过制定法规，实现诸如空中运输限制或城市交通领域内的职能内的职能Agent之间的协调。之间的协调。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 6.多多Agent系统的学习系统的学习 多多Agent系统学习方法是单系统学习方法是单Agent学习方法的推广学习方法的推广和扩充。例如，上述用户接口和扩充。例如，上述用户接口Agent和搜寻引擎和搜寻引擎Agent中的学习己被认为是多中的学习己被认为是多Agent系统学习，因系统学习，因为在人机协作系统中，人也是一个为在人机协作系统中，人也是一个A

49、gent。当前在多当前在多Agent系统学习领域，强化学习和在协系统学习领域，强化学习和在协商过程中学习。结合动态编程和有师学习，以期商过程中学习。结合动态编程和有师学习，以期建立强大的机器学习系统。只给计算机设定一个建立强大的机器学习系统。只给计算机设定一个目标，然后计算机不断与环境交互以达到该目标。目标，然后计算机不断与环境交互以达到该目标。多多Agent系统学习包括多系统学习包括多Agent系统学习的概念和系统学习的概念和原理、具有学习实力的多原理、具有学习实力的多Agent系统模型和体系结系统模型和体系结构、学习特征的新方法等。构、学习特征的新方法等。第第7章章 智能主体技术智能主体技

50、术 7.多多Agent系统的规划系统的规划 多Agent系统的规划探讨，目前主要有两种方法:其一，一种可在世界状态间转换的抽象结构，如与或图；其二，一类困难的Agent精神状态。常用做法是把Agent的规划库定义为一个与或图结构，库中每条规划包括四个部分：规划目标；规划前提；由规划序列和规划子目标组成的规划体；规划结果。第第7章章 智能主体技术智能主体技术 7.3 移移 动动 代代 理理7.3.1 移动智能主体的基本概念移动智能主体的基本概念1 1移动智能主体的定义移动智能主体的定义 移动移动agentagent是一种能在异构计算机网络中是一种能在异构计算机网络中的主机之间自主迁移、自主计算的